(57)【要約】【課題】システム開発における障害分析や当該障害分析用の情報収集の精度向上や効率化を図り、システム障害発生の低減を可能とする。【解決手段】案件データを受け付けてメモリ１０３に格納する案件データ取得手段１１０と、案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を難易度データベース１２５ａに適用して対応する係数を特定し、この係数を案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを案件管理データベース１２５に格納する難易度反映手段１１１と、案件管理データベース１２５から案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を基準値情報管理データベース１２７における該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定しその旨のメッセージを表示する判定処理手段１１２とから障害分析システム１００を構成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
システム開発における生産性と所定係数との対応関係を定めた難易度データベースと、システム開発における障害抑止工程の実行基準値を記憶する基準値情報管理データベースと、開発案件のデータを格納する案件管理データベースとを記憶する記憶手段と、
システム開発案件に関する各種データを含む案件データを入力手段から受け付けてメモリに格納する、案件データ取得手段と、
前記メモリ中の案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を前記難易度データベースに適用して対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを前記案件管理データベースに格納する、難易度反映手段と、
前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示する、判定処理手段と、
を備えることを特徴とする障害分析システム。
【請求項２】
前記記憶手段において、前記基準値情報管理データベースは、障害抑止工程の実行基準値として、設計書ドキュメントのレビューに際しての指摘発生の密度、レビュー時間密度、およびチェックリストに対する指摘発生の密度の各基準値を記憶するものであり、
前記案件データ取得手段は、システム開発案件に関する、設計書のドキュメントのページ数およびそのレビュー時間、前記レビュー時およびチェックリストに対する指摘件数、開発規模を示すステップ数および工数、の各データを含む案件データを入力手段から受け付けてメモリに格納するものであり、
前記難易度反映手段は、メモリに格納した前記案件データが含むステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、前記記憶手段の難易度データベースにおける生産性と所定係数との対応関係に適用して前記生産性値に対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む設計書のドキュメントのレビュー時間とチェックリストに対する指摘件数とに乗算し、当該乗算の実行後のレビュー時間および指摘件数のデータを含む案件データを、前記記憶手段の案件管理データベースに格納するものであり、
前記判定処理手段は、前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが示すドキュメントのページ数で前記レビュー時の指摘件数またはレビュー時間を除算してレビュー指摘密度またはレビュー時間密度を算定し、前記案件データが示すステップ数で前記チェックリストに対する指摘件数を除算してチェックリスト指摘件数密度を算定し、この算定により得たレビュー指摘密度またはレビュー時間密度、ないしチェックリスト指摘件数密度の算定値を、前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、基準値を満たさない前記算定値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の障害分析システム。
【請求項３】
前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが示すドキュメントのページ数と前記レビュー時の指摘件数または前記レビュー時間との各項目間で相関があるか判定する回帰分析、または前記案件データが示すステップ数と前記チェックリストに対する指摘件数との項目間で相関があるか判定する回帰分析を実行し、相関があった項目について、対応する前記レビュー指摘密度またはレビュー時間密度またはチェックリスト指摘件数密度を算定し、この算定により得た値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値として設定する、基準値見直し手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の障害分析システム。
【請求項４】
システム開発案件に関して発生した障害の各種データを含む障害データを入力手段から受け付けて、記憶手段が記憶している障害情報管理データベースに格納する、障害データ取得手段と、
所定タイミングにて、前記障害情報管理データベースから、開発途中の案件についての障害データを読み出して、所定時点より現時点までに発生した障害について前記障害データから発生頻度をカウントして、所定レベル以上の発生頻度となっている障害の情報を、前記開発途中案件における注意事項として出力手段に表示する分析手段と、
を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の障害分析システム。
【請求項５】
コンピュータが、
システム開発における生産性と所定係数との対応関係を定めた難易度データベースと、システム開発における障害抑止工程の実行基準値を記憶する基準値情報管理データベースと、開発案件のデータを格納する案件管理データベースとを記憶する記憶手段を備えて、
システム開発案件に関する各種データを含む案件データを入力手段から受け付けてメモリに格納する処理と、
前記メモリ中の案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を前記難易度データベースに適用して対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを前記案件管理データベースに格納する処理と、
前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示する処理と、
を実行することを特徴とする障害分析方法。
【請求項６】
システム開発における生産性と所定係数との対応関係を定めた難易度データベースと、システム開発における障害抑止工程の実行基準値を記憶する基準値情報管理データベースと、開発案件のデータを格納する案件管理データベースとを記憶する記憶手段を備えるコンピュータに、
システム開発案件に関する各種データを含む案件データを入力手段から受け付けてメモリに格納するステップと、
前記メモリ中の案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を前記難易度データベースに適用して対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを前記案件管理データベースに格納するステップと、
前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示するステップと、
を実行させることを特徴とする障害分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害分析システム、障害分析方法、および障害分析プログラムに関し、具体的には、システム開発における障害分析や当該障害分析用の情報収集の精度向上や効率化を図り、システム障害発生の低減を可能とする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
システム開発においてプロジェクトの工程や品質を管理するために、必要な情報を収集することはとても重要である。そこで、プロジェクトの進捗管理を行う技術として、例えば、（ａ）プロジェクトの工程計画と、各工程が目的とする対象の品質目標とを設定する計画設定手段、（ｂ）各工程の作業実績と、その作業実績に基づく対象の品質実績とを収集する実績収集手段、（ｃ）プロジェクトの各工程とその対象の品質とを評価する評価基準を設定する基準設定手段、（ｄ）上記計画設定手段により設定した工程計画と品質目標と、上記実績収集手段により収集した作業実績と品質実績とをそれぞれ比較する比較手段、（ｅ）上記比較手段により比較した結果を、上記基準設定手段により設定した評価基準により評価しその評価結果を出力する評価手段を有するプロジェクト進捗管理方式（特許文献１参照）などが提案されている。
【０００３】
また、本番環境（お客様環境）で障害を発生させない為には、上記の如く収集した情報を用いて、設計時やプログラミング時のレビュー時間やレビュー時の指摘密度などに基準値を設定し、その基準値を開発時の指標とすることで品質向上を図る必要がある。
【特許文献１】特開平６−３３２９１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
障害を発生させないための対策として、改善対象となる案件の情報（ドキュメントレビュー指摘件数、レビューメンバー、チェックリスト件数、不良件数など）を収集し、発生した障害の傾向を分析する手法はある。しかし、担当者等が所定の開発チーム構成員らにヒアリングを行いながら上記情報の収集を行うとしても、この作業に引き続いての収集情報の分析や（障害を発生させないために設けている様々な）上記基準値の見直しを迅速に実施するプロセスが実現されていなかった。そのため、上述の情報収集をしたとしても、迅速に分析結果を得てすぐさま案件のエンハンス作業に反映させるといったことはできず、収集した情報を有効活用するに至っていない。また、上記基準値を各開発案件が満たすか否かは人手による確認で行われているだけであり、処理に時間がかかる上に、チェック漏れや誤りが発生する可能性もあった。
【０００５】
そこで本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、システム開発における障害分析や当該障害分析用の情報収集の精度向上や効率化を図り、システム障害発生の低減を可能とする技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の障害分析システムは、コンピュータシステムとして、システム開発における生産性と所定係数との対応関係を定めた難易度データベースと、システム開発における障害抑止工程の実行基準値を記憶する基準値情報管理データベースと、開発案件のデータを格納する案件管理データベースとを記憶する記憶手段を備えている。この記憶手段は例えば、ハードディスクドライブなどの記憶装置を想定できる。
【０００７】
こうした障害分析システムは、システム開発案件に関する各種データを含む案件データを、入力インターフェイスや利用者端末などの入力手段から受け付けてメモリに格納する、案件データ取得手段を備える。
【０００８】
また、前記メモリ中の案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を前記難易度データベースに適用して対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを前記案件管理データベースに格納する、難易度反映手段を備える。
【０００９】
更に、前記障害分析システムは、前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示する、判定処理手段を備える。
【００１０】
なお、前記記憶手段において、前記基準値情報管理データベースは、障害抑止工程の実行基準値として、設計書ドキュメントのレビューに際しての指摘発生の密度、レビュー時間密度、およびチェックリストに対する指摘発生の密度の各基準値を記憶するものであるとしてもよい。つまり、前記の障害抑止工程として、設計書ドキュメントのレビューとそれに対する指摘を受け付ける工程、チェックリスト（作業の手順や内容、結果について良否や実行有無を判定するリスト）に対する指摘を受付ける工程などを想定している。これら工程における「指摘」は、例えば、設計書における記載の不備や、チェックリストにおけるチェック項目の漏れや相違などの指摘を想定する。
【００１１】
この時、前記案件データ取得手段は、システム開発案件に関する、設計書のドキュメントのページ数およびそのレビュー時間、前記レビュー時およびチェックリストに対する指摘件数、開発規模を示すステップ数および工数、の各データを含む案件データを入力手段から受け付けてメモリに格納する。また、前記難易度反映手段は、メモリに格納した前記案件データが含むステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、前記記憶手段の難易度データベースにおける生産性と所定係数との対応関係に適用して前記生産性値に対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む設計書のドキュメントのレビュー時間とチェックリストに対する指摘件数とに乗算し、当該乗算の実行後のレビュー時間および指摘件数のデータを含む案件データを、前記記憶手段の案件管理データベースに格納する。
【００１２】
更に、前記判定処理手段は、前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが示すドキュメントのページ数で前記レビュー時の指摘件数またはレビュー時間を除算してレビュー指摘密度またはレビュー時間密度を算定し、前記案件データが示すステップ数で前記チェックリストに対する指摘件数を除算してチェックリスト指摘件数密度を算定し、この算定により得たレビュー指摘密度またはレビュー時間密度、ないしチェックリスト指摘件数密度の算定値を、前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、基準値を満たさない前記算定値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示するのである。
【００１３】
こうした、生産性に応じた係数を案件データに乗算する処理を行うことで、例えば、生産性の低い案件、つまり難易度の高い案件については、障害抑止工程実行の実績値（例：レビュー指摘密度＝レビュー指摘件数／ドキュメントのページ数）が小さくなり、基準値との比較において厳しめの判定結果を導くことになる。従って、開発案件の難易度が高いほど、障害発生抑制により努めるべき結果を出力することとなる。
【００１４】
他方、前記障害分析システムが、前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが示すドキュメントのページ数と前記レビュー時の指摘件数または前記レビュー時間との各項目間で相関があるか判定する回帰分析、または前記案件データが示すステップ数と前記チェックリストに対する指摘件数との項目間で相関があるか判定する回帰分析を実行し、相関があった項目について、対応する前記レビュー指摘密度またはレビュー時間密度またはチェックリスト指摘件数密度を算定し、この算定により得た値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値として設定する、基準値見直し手段を備えるとしてもよい。
【００１５】
上述の回帰分析は、目的変数と説明変数の間に式を当てはめ、目的変数が説明変数によってどれくらい説明できるのかを定量的に分析する手法である。上記の場合であれば、例えば、ドキュメントのページ数、ステップ数を説明変数とし、前記レビュー時の指摘件数、前記レビュー時間、前記チェックリストに対する指摘件数を目的変数として実行する。
【００１６】
説明変数が１つならば単回帰分析、２つ以上ならば重回帰分析と呼ぶことがある。普通用いられる方法は１次式モデルを用いる線形回帰であるが、その他のモデルを用いる非線形回帰の方法（ロジスティック回帰など）もある。回帰分析で用いられる代表的な推計方法としては最小二乗法がある。最小二乗法においては、回帰式（目的変数を説明変数で計算する式）を設定し、次に、回帰式の係数を求める。そのために、「目的変数の測定値と（説明変数の測定値および回帰式を用いて求めた）目的変数の推定値の差の２乗平均」が最小になるよう計数を算定する。
【００１７】
前記障害分析システムにおいて、この回帰分析のプログラムを記憶手段に予め備えていて、必要なタイミングで前記基準値見直し手段が記憶手段からプログラムを呼び出して実行すると想定する。勿論、障害分析システムとは異なる他の装置（ネットワークで障害分析システムとデータ通信可能に結ばれている）に回帰分析プログラムが備わっていて、前記障害分析システムの基準値見直し手段が、この他装置に対して回帰分析の実行指示を行い、その処理結果を受領するとしてもよい。
【００１８】
更に、前記障害分析システムが、システム開発案件に関して発生した障害の各種データを含む障害データを入力手段から受け付けて、記憶手段が記憶している障害情報管理データベースに格納する、障害データ取得手段と、所定タイミングにて、前記障害情報管理データベースから、開発途中の案件についての障害データを読み出して、所定時点より現時点までに発生した障害について前記障害データから発生頻度をカウントして、所定レベル以上の発生頻度となっている障害の情報を、前記開発途中案件における注意事項として出力手段に表示する分析手段と、を備えるとしてもよい。
【００１９】
また、本発明の障害分析方法は、コンピュータが、システム開発における生産性と所定係数との対応関係を定めた難易度データベースと、システム開発における障害抑止工程の実行基準値を記憶する基準値情報管理データベースと、開発案件のデータを格納する案件管理データベースとを記憶する記憶手段を備えて、以下の処理を実行することを特徴とする。すなわち、システム開発案件に関する各種データを含む案件データを入力手段から受け付けてメモリに格納する処理と、前記メモリ中の案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を前記難易度データベースに適用して対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを前記案件管理データベースに格納する処理と、前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示する処理と、である。
【００２０】
また、本発明の障害分析プログラムは、システム開発における生産性と所定係数との対応関係を定めた難易度データベースと、システム開発における障害抑止工程の実行基準値を記憶する基準値情報管理データベースと、開発案件のデータを格納する案件管理データベースとを記憶する記憶手段を備えるコンピュータに、以下のステップを実行させるプログラムである。
【００２１】
すなわち、システム開発案件に関する各種データを含む案件データを入力手段から受け付けてメモリに格納するステップと、前記メモリ中の案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を前記難易度データベースに適用して対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを前記案件管理データベースに格納するステップと、前記案件管理データベースから案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を前記基準値情報管理データベースにおける該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定し、その旨のメッセージを出力手段に表示するステップと、である。
【００２２】
なお、上述した開発規模を示すステップ数は、プログラムの規模を測るための指標となる数値である。システム開発に際して、開発の進捗管理や開発費の見積もりを出す目的などで使用されることが多い。ステップ数のカウント概念としては、例えば、プログラムのソースコードの行数であるＬＯＣ(Lines Of Code)を基にした値を適用できる。このＬＯＣをそのままステップ数として用いとしてもよいし、ＬＯＣからプログラムとしては意味を成さない空行やコメント行の数を除いて換算する場合もある。
【００２３】
また、上述の工数は作業見積単位を指すものであり、延べ作業時間を意味する。「人日」「人月」などの単位で表される。例えば、人月は、一人の労働者が一月かかってこなすことのできる仕事量であり、プロジェクトの大きさを表現する場合や、１人当たりの費用月額（人月単価）を掛け合わせてシステム開発の費用算定／見積もりに利用される。
【００２４】
なお、設計書のドキュメントのページ数およびそのレビュー時間、チェックリストに対する指摘件数、開発の規模および工数、の各データ（＝案件データ）を自動取得する装置を障害分析システムが備えると想定することもできる。例えばこの装置は、設計書の電子データを記憶する記憶装置（障害分析システムが備えるとしてもよいし、ネットワークで結ばれた他装置が備えるとしてもよい）にアクセスして、設計書ファイルを開いて実際にページ数をカウントするか或いはファイルサイズを確認することでページ数を推定し、ここで得たページ数を、前記案件データ取得手段に通知する。
【００２５】
また前記装置は、設計書のドキュメントのレビュー時間について、レビューを行っている担当者の利用端末（勿論、前記装置とネットワークで通信可能に結ばれている）からレビュー開始と終了の時刻データの通知を受けて、この開始・終了の時刻データからレビュー時間を算定して前記案件データ取得手段に通知する。或いは、レビューが行われる特定の空間（例：会議室等）の使用時間や該当空間への所定人物（社員証付帯ＩＣのチップＩＤ等から判定）の入室から退室までの経過時間を、空間使用を管理する装置（例：会議室の予約管理システムや、社員証付帯ＩＣチップの読取り認証等による入退室制御を担うシステムなどであり、前記装置とネットワークで通信可能に結ばれている）から得てレビュー時間と認識し、案件データ取得手段に通知する。
【００２６】
また前記装置は、チェックリストに対する指摘件数を、チェックリストの確認を行う担当者の利用端末（勿論、前記装置とネットワークで通信可能に結ばれている）から取得して、案件データ取得手段に通知する。或いは、前記チェックリストの確認を行っている空間に設置された入力装置（例：担当者らが指摘を行う毎に押下するボタン、担当者らの所定キーワードの発言を認識する音声認識装置など）から、指摘の発生データを取得してその数をカウントし、カウントした指摘件数を案件データ取得手段に通知する。
【００２７】
また前記装置は、開発の規模および工数について、設計書の電子データを記憶する記憶装置（障害分析システムが備えるとしてもよいし、ネットワークで結ばれた他装置が備えるとしてもよい）にアクセスして、設計書ファイルを開いて実際に該当項目のデータを読み取ってステップ数や項数を取得し、前記案件データ取得手段に通知する。
【００２８】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、システム開発における障害分析や当該障害分析用の情報収集の精度向上や効率化が図られ、システム障害発生の低減が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態における障害分析システム１００を含むネットワーク構成図であり、図２は本実施形態の障害分析システム１００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態における障害分析システム１００（以下、システム１００）は、システム開発における障害分析や当該障害分析用の情報収集の精度向上や効率化を図り、システム障害発生を低減させるコンピュータシステムである。
【００３１】
こうした前記システム１００は、障害分析方法を実行する機能を実現すべく不揮発性メモリなどの記憶手段１０１に格納されたプログラム１０２をメモリ１０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ１０４により実行する。また、前記システム１００は、コンピュータ装置が一般に備えている各種ボタン類、キーボードなどの入力インターフェイス１０５や、ＬＥＤやディスプレイなどの出力インターフェイス１０６を必要に応じて備え、さらにネットワーク１４０を介した利用者端末２００らとの通信を担うポート１０７などを有する。前記システム１００は、ネットワーク１４０を介して、分析情報登録、基準値見直し、基準値比較、障害情報集計、案件分析などの各種指示送信や処理結果受信・表示といった処理を担う利用者端末２００と通信可能に接続されている。
【００３２】
前記ＣＰＵ１０４は、障害分析システム１００の全体の制御を司るもので、記憶手段１０１に記憶される本実施の形態に係る各種の動作を行うためのコードから構成されるプログラムを、メモリ１０３に読み出して実行することにより、障害分析システム１００としての各種機能を実現する。メモリ１０３は例えば半導体記憶装置により構成することができる。前記記憶手段１０１は、例えばハードディスクや半導体記憶装置等で構成することができる。記憶手段１０１には、本実施の形態に係る各種の動作を行うためのコードから構成されるプログラム、難易度データベース１２５ａを付帯する案件管理データベース１２５、障害情報管理データベース１２６、基準値情報管理データベース１２７、時期テーブル、環境テーブル、プログラムテーブル、作り込みテーブル、開発チームテーブル、サブシステムテーブル、原因テーブルから構成される分析結果管理データベース１２８が記憶される。
【００３３】
続いて、前記システム１００が例えばプログラム１０２に基づき構成・保持する手段につき説明を行う。各手段は、１つのサーバ装置等に一体に備わるとしてもよいが、ネットワーク１４０上に配置するコンピュータ群（前記システム１００にあたるサーバ装置を含む）に分散配置し、そのうち一つのサーバ装置（システム１００）の主導の下で協働する例も想定してよい。なお、前記システムは、記憶手段１０１において、後述するデータベース１２５〜１２８を記憶している。
【００３４】
こうした前記システム１００は、システム開発案件に関する各種データを含む案件データを入力手段１０５から受け付けてメモリ１０３に格納する、案件データ取得手段１１０を備える。
【００３５】
また、前記システム１００は、前記メモリ１０３中の案件データが含む開発規模ステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、この生産性値を前記難易度データベース１２５ａに適用して対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む各数値に乗算して更新した案件データを前記案件管理データベース１２５に格納する、難易度反映手段１１１を備える。
【００３６】
また、前記システム１００は、前記案件管理データベース１２５から案件データを読み出し、当該案件データが含む障害抑止工程の実行内容データから障害抑止工程実行の実績値を算定し、この実績値を前記基準値情報管理データベース１２７における該当項目の基準値と比較し、前記基準値を満たさない前記実績値を特定し、その旨のメッセージを出力手段１０６に表示する、判定処理手段１１２を備える。
【００３７】
なお、前記記憶手段１０１において、前記基準値情報管理データベース１２７は、障害抑止工程の実行基準値として、設計書ドキュメントのレビューに際しての指摘発生の密度、レビュー時間密度、およびチェックリストに対する指摘発生の密度の各基準値を記憶するものである、とできる。この場合、前記案件データ取得手段１１０は、システム開発案件に関する、設計書のドキュメントのページ数およびそのレビュー時間、前記レビュー時およびチェックリストに対する指摘件数、開発規模を示すステップ数および工数、の各データを含む案件データを入力手段１０５から受け付けてメモリ１０３に格納する。
【００３８】
また、前記難易度反映手段１１１は、メモリ１０３に格納した前記案件データが含むステップ数を工数で除算して生産性値を算定し、前記記憶手段の難易度データベースにおける生産性と所定係数との対応関係に適用して前記生産性値に対応する係数を特定し、この係数を前記案件データが含む設計書のドキュメントのレビュー時間とチェックリストに対する指摘件数とに乗算し、当該乗算の実行後のレビュー時間および指摘件数のデータを含む案件データを、前記記憶手段１０１の案件管理データベース１２５に格納することになる。
【００３９】
また、前記判定処理手段１１２は、前記案件管理データベース１２５から案件データを読み出し、当該案件データが示すドキュメントのページ数で前記レビュー時の指摘件数またはレビュー時間を除算してレビュー指摘密度またはレビュー時間密度を算定し、前記案件データが示すステップ数で前記チェックリストに対する指摘件数を除算してチェックリスト指摘件数密度を算定し、この算定により得たレビュー指摘密度またはレビュー時間密度、ないしチェックリスト指摘件数密度の算定値を、前記基準値情報管理データベース１２７における該当項目の基準値と比較し、基準値を満たさない前記算定値を特定し、その旨のメッセージを出力手段１０６に表示するとしてもよい。
【００４０】
また、前記システム１００は、前記案件管理データベース１２５から案件データを読み出し、当該案件データが示すドキュメントのページ数と前記レビュー時の指摘件数または前記レビュー時間との各項目間で相関があるか判定する回帰分析、または前記案件データが示すステップ数と前記チェックリストに対する指摘件数との項目間で相関があるか判定する回帰分析を実行し、相関があった項目について、対応する前記レビュー指摘密度またはレビュー時間密度またはチェックリスト指摘件数密度を算定し、この算定により得た値を前記基準値情報管理データベース１２７における該当項目の基準値として設定する、基準値見直し手段１１３を備えるとしてもよい。
【００４１】
また、前記システム１００は、システム開発案件に関して発生した障害の各種データを含む障害データを入力手段１０５から受け付けて、記憶手段１０１が記憶している障害情報管理データベース１２６に格納する、障害データ取得手段１１４を備えるとしてもよい。
【００４２】
また、前記システム１００は、所定タイミングにて、前記障害情報管理データベース１２６から、開発途中の案件についての障害データを読み出して、所定時点より現時点までに発生した障害について前記障害データから発生頻度をカウントして、所定レベル以上の発生頻度となっている障害の情報を、前記開発途中案件における注意事項として出力手段１０６に表示する分析手段１１５を備えるとしてもよい。
【００４３】
なお、これまで示した前記システム１００における各手段１１０〜１１５は、ハードウェアとして実現してもよいし、メモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの適宜な記憶手段１０１に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、システム１００のＣＰＵ１０４がプログラム実行に合わせて記憶手段１０１より該当プログラム１０２をメモリ１０３に読み出して、これを実行することとなる。
【００４４】
−−−データベース構造例−−−
次に、本実施形態におけるシステム１００が利用するデータベースの構造について説明する。図３は本実施の形態に係る、（ａ）案件管理データベース１２５、（ｂ）難易度データベース１２５ａを示す図である。前記案件管理データベース１２５は、難易度データベース１２５ａを付帯するものとする。案件管理データベース１２５は、開発案件の情報を管理するデータベースである。
【００４５】
具体的には、案件のタイトル情報をキーにして、該当案件を運用するサブシステムの名称、ドキュメントのページ数、ドキュメントのレビュー時間、 レビューに際して受けた指摘件数、単体テストでのチェックリスト件数、単体テストでのチェックリストに対する指摘件数、単体テストでの不良件数、組合せテストでのチェックリスト件数、組合せテストでのチェックリストに対する指摘件数、組合せテストでの不良件数、規模情報（ステップ数）、工数情報（人月）、および障害フラグ情報を対応付けたレコードを記憶したデータベースである。単体テストは、ある機能についての開発担当者の環境でのテストであり、組合せテストは、ある機能について他の機能や他サブシステム等と組み合わせてのテストを指す。
【００４６】
また、難易度データベース１２５ａは、開発案件の難易度を管理するデータベースである。具体的には、生産性のデータと係数情報とを対応付けて記憶したデータベースである。前記生産性のデータは、前記案件管理データベース１２５における規模情報、つまりステップ数（キロステップ）を工数（人月）の値で除算した値に対応する。
【００４７】
図４は本実施の形態に係る障害情報管理データベース１２６を示す図である。前記障害情報管理データベース１２６は、開発案件について発生した障害の情報を管理するデータベースである。具体的には、障害が発生した開発案件のタイトル、障害が発生した工程、障害が発生した実行環境を指すオンライン／バッチの情報、障害の発生日、障害の発生した期の情報、障害原因が作り込まれた工程、障害を取り除くべきだった工程、該当案件を開発したチーム名、該当案件に対応するサブシステム名、障害の原因情報を対応付けたレコードを記憶したデータベースである。
【００４８】
図５は本実施の形態に係る基準値情報管理データベース１２７を示す図である。前記基準値情報管理データベース１２７は、開発作業の良否を判定する基準値を管理するデータベースである。具体的には、レビュー指摘密度、レビュー時間密度、単体テストチェックリスト指摘件数密度、単体テストチェックリストパターン漏れ指摘件数密度、組合せテストチェックリスト指摘件数密度、組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘件数密度、基準値の更新日とを対応付けたレコードを記憶したデータベースである。
【００４９】
図６は本実施の形態に係る分析結果管理データベース１２８を示す図であり、図７は原因テーブル１２８ｇを示す図である。この分析結果管理データベース１２８は、開発案件について生じた障害の情報をシステム１００で集計（集計方法は従来から存在する統計手法を採用すればよい）した結果を管理するデータベースである。この分析結果管理データベース１２８は、時期テーブル１２８ａ、環境テーブル１２８ｂ、プログラムテーブル１２８ｃ、作り込み工程テーブル１２８ｄ、開発チームテーブル１２８ｅ、サブシステムテーブル１２８ｆ、原因テーブル１２８ｇ、とで構成されている。
【００５０】
前記時期テーブル１２８ａは、レコードの更新日、障害発生の時期が上期である件数、障害発生の時期が下期である件数、を対応付けて記憶したデータベースである。また、前記環境テーブル１２８ｂは、レコードの更新日、障害発生時の実行環境が本番であった件数、障害発生時の実行環境がテスト環境であった件数、を対応付けて記憶したデータベースである。
【００５１】
また、前記プログラムテーブル１２８ｃは、レコードの更新日、障害発生時の実行形態がオンラインであった件数、障害発生時の実行形態がバッチであった件数、を対応付けて記憶したデータベースである。また、前記作り込み工程テーブル１２８ｄは、レコードの更新日、障害が発生したサブシステムの情報、障害が発生した工程が基本設計工程であった件数、同じく詳細設計工程であった件数、同じくプログラム設計工程であった件数、同じくコーディング工程であった件数、同じくリカバリ工程であった件数、を対応付けて記憶したデータベースである。
【００５２】
また、前記開発チームテーブル１２８ｅは、レコードの更新日と、開発チーム別に障害が発生した割合情報と、を対応付けて記憶したデータベースである。また、前記サブシステムテーブル１２８ｆは、レコードの更新日情報と、サブシステム別に障害が発生した割合情報と、を対応付けて記憶したデータベースである。また、前記原因テーブル１２８ｇは、レコードの更新日、障害が発生したサブシステム、原因別に障害が発生した割合情報（処理抜け〜再現待ち）を対応付けて記憶したデータベースである。
【００５３】
−−−全体処理フロー例−−−
以下、本実施形態における障害分析方法の実際手順について、図に基づき説明する。なお、以下で説明する障害分析方法に対応する各種動作は、前記システム１００がメモリ１０３に読み出して実行するプログラム１０２によって実現される。そしてこのプログラム１０２は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００５４】
図８は本実施の形態に係る全体処理フローを示す図である。ここでは、本実施の形態に係る障害分析方法の処理全体の流れを概説する。当該フローにおいてまず、前記システム１００の案件データ取得手段１１０は、開発案件、障害発生案件、基準値のいずれかのデータが記載されているファイルを、例えば前記利用者端末２００からのアップロードデータとして受信し、後述する分析情報登録の処理を行う(Ｆ１)。
【００５５】
続いて、前記システム１００は、現在開発途中の案件の分析を行う場合（例えば、前記利用者端末２００からアップロードされてきたのが開発案件のデータが記載されたファイルであった場合）、後述する案件分析の処理を行う(Ｆ２)。
【００５６】
また、前記基準値情報管理データベース１２７で設定している基準値の確認や基準値見直しを行う場合（例えば、前記利用者端末２００からアップロードされてきたのが基準値のデータが記載されたファイルであった場合）、前記システム１００は、後述する基準値見直しの処理を行う(Ｆ３)。
【００５７】
また、障害情報を集計して傾向を分析する場合（例えば、前記利用者端末２００からアップロードされてきたのが障害発生案件のデータが記載されたファイルであった場合）、前記システム１００は、後述する障害発生傾向分析の処理を行う(Ｆ４)。各処理は、図１４に示すメニュー画面(Ｇ１)を通じて前記利用者端末２００からシステム１００が指示を受け付けて実行されるとしてもよい。前記メニュー画面（Ｇ１）は、システム１００側から利用者端末２００に画面データとして送信され、前記処理（Ｆ２〜Ｆ４）の実行指示を受付ける入力インターフェイスとなる。
【００５８】
−−−処理フロー例１（分析情報登録）−−−
次に、前記分析情報登録（Ｆ１）の処理について説明する。図９は本実施の形態に係る処理手順例１を示すフローチャートであり、図１４は各種情報入力画面(Ｇ２)を示す。まず、前記システム１００の案件データ取得手段１１０は、利用者端末２００等からアップロードされてきたファイルについて、ファイル種別を判定する(Ｆ１０１)。図１４の各種情報入力画面（Ｇ２）の例に示すように、利用者端末２００でファイル種類の指定をプルダウンメニュー等を介して受け付けており、この利用者端末２００が前記画面（Ｇ２）で受けた指示をシステム側にアップロードしてくる。そのため、ファイル種類の判定はここでの指示データをシステム側で取得して認識すればよい。
【００５９】
前記案件データ取得手段１１０は、前記判定（Ｆ１０１）の結果、利用者端末２００からアップロードされたファイルの種類が、開発案件に関する「レビュー報告書、ドキュメント品質見解書、単体テスト品質見解書、組合せテスト品質見解書」である場合に（Ｆ１０１：開発時）、ファイルをメモリ１０３に格納する。ここでメモリ１０３に格納したファイルは、システム開発案件に関する、設計書のドキュメントのページ数およびそのレビュー時間、前記レビュー時およびチェックリストに対する指摘件数、開発規模を示すステップ数および工数、の各データを含む案件データとなる。
【００６０】
次に、前記システム１００の難易度反映手段１１１は、前記メモリ１０３に格納した前記案件データが含むステップ数（＝規模）を工数で除算して生産性値を算定する。そして、前記記憶手段１０１の難易度データベース１２５ａにおける生産性と所定係数との対応関係に適用して前記生産性値に対応する係数を特定するのである。前記難易度反映手段１１１は、この係数を前記案件データが含む設計書のドキュメントのレビュー時間とチェックリストに対する指摘件数とに乗算する（Ｆ１０２）。
【００６１】
前記難易度反映手段１１１は、前記ステップＦ１０２での乗算の実行後のレビュー時間および指摘件数のデータを含む案件データを、前記記憶手段１０１の案件管理データベース１２５に格納する(Ｆ１０３)。
【００６２】
例えば、利用者端末２００からアップロードされてきた「組合せテスト品質見解書」を、前記案件管理データベース１２５に登録する場合の例を想定する。この場合、利用者端末２００の利用者は、利用者端末２００のディスプレイ装置に表示された前記メニュー画面(Ｇ１)において、「１．各種情報の入力」を選択する。この選択に応じ、システム１００が前記各種情報入力画面（Ｇ２）のデータを利用者端末２００に返信し、この画面を前記利用者端末２００が表示する。
【００６３】
前記利用者は、利用者端末２００がディスプレイ装置で表示している前記各種情報入力画面（Ｇ２）において、「ファイルの種類」の選択用インターフェイス（図中ではプルダウンメニューであり、障害報告書、レビュー報告書、ドキュメント品質見解書、単体テスト品質見解書、組合せテスト品質見解書、基準書、が選択可能に列挙されている）から、「組合せテスト品質見解書」を選択する。利用者端末２００はこの選択データをシステム１００に返す。また、前記利用者は、前記選択したファイルの種類に対応するファイルを「参照」ボタン（図１４）を押下して、利用者端末２００等の記憶装置に格納されているファイルのリストを閲覧し、当該リスト中より該当ファイルの選択を行う。その後、「アップロード」ボタンを押下する。利用者端末２００は、このアップロードボタンの押下を受けて、指定のファイルを記憶装置等から読み出し、ネットワーク１４０を介してシステム１００にアップロードする。
【００６４】
前記システム１００の案件データ取得手段１１０は、前記選択されたファイルの種類（＝組合せテスト品質見解書）を示す情報に基づいて、アップロードされたファイルを判別する(上記ステップ：Ｆ１０１)。また、前記難易度反映手段１１１は、アップロードされたファイルから、「規模」、「工数」の各データを読み込み、「規模」（単位はキロステップ）を「工数」（単位は人月）で割ることで「生産性」を算出する。
【００６５】
そして、該当案件の難易度を加味した値を案件管理データベース１２５に登録するため、前記難易度反映手段１１１は、前記難易度データベース１２５ａ（図３（ｂ））より「生産性」列と「係数」列を参照し、上記で算出した「生産性」が“１”未満の場合は、前記ファイルから読み込んだ他項目のデータに係数“０．７”を乗算する(上記のステップ：Ｆ１０２)。同様に、前記難易度反映手段１１１は、「生産性」が“１”以上“１．５”未満の場合は、係数“０．８”を、「生産性」が“１．５”以上“２”未満の場合は係数“０．９”をそれぞれ乗算する。前記難易度反映手段１１１は、このようにして開発案件の難易度に応じて所定項目の数値を更新した案件データを、案件管理データベース１２５に登録する(上記のステップ：Ｆ１０３)。
【００６６】
こうした、生産性に応じた係数を案件データに乗算する処理を行うことで、例えば、生産性の低い案件、つまり難易度の高い案件については、障害抑止工程実行の実績値（例：レビュー指摘密度＝レビュー指摘件数／ドキュメントのページ数）が小さくなり、基準値との比較において厳しめの判定結果を導くことになる。従って、開発案件の難易度が高いほど、障害発生抑制により努めるべき結果を出力することとなる。
【００６７】
一方、前記ステップＦ１０１の判定で、利用者端末２００からアップロードされたファイルが基準値に関する「基準書」であると判定した場合（Ｆ１０１：基準書）、前記案件データ取得手段１１０は、前記ファイルが含んでいる「レビュー指摘密度」、「レビュー時間密度」、「単体テストチェックリスト指摘件数密度」、「単体テストチェックリストパターン漏れ指摘件数密度」、「組合せテストチェックリスト指摘件数密度」、「組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘件数密度」の各データを、記憶手段１０１の基準値情報管理データベース１２７に登録する(Ｆ１０４)。
【００６８】
他方、前記ステップＦ１０１の判定で、利用者端末２００からアップロードされたファイルが、開発案件に生じた障害に関する「障害報告書」であると判定した場合（Ｆ１０１：障害報告書）、前記システム１００の障害データ取得手段１１４は、前記ファイルが含んでいる、「タイトル」、「発生工程」、「オンライン／バッチ」、「発生日」、「期」、「作り込み工程」、「取り除くべき工程」、「開発チーム名」、「サブシステム名」、「原因」の各データを、前記記憶手段１０１の障害情報管理データベース１２６に登録し(Ｆ１０５)、障害情報集計処理(詳細は後述)を行う(Ｆ１０６)。
【００６９】
−−−処理フロー例２（案件分析）−−−
次に、案件分析処理の流れについて説明する。図１０は本実施の形態に係る処理手順例２を示すフローチャートであり、図１４に開発案件一覧画面(Ｇ３)、図１５に工程完了判定結果画面(Ｇ４)を示す。この場合、前記システム１００の判定処理手段１１２は、基準値比較処理(詳細は後述)を実行し(Ｆ２０１)、開発中の案件が基準値（基準値情報管理データベース１２７にて格納）を満たしているか否かのデータを出力インターフェイス１０６に出力する(Ｆ２０２)。
【００７０】
次に、前記システム１００の分析手段１１５は、前記記憶手段１０１の案件管理データベース１２５、分析結果管理データベース１２８から、案件データと障害分析の結果データとを取得する(Ｆ２０３)。また、前記ステップＦ２０３で取得したデータ、例えば、サブシステムテーブル１２８ｆ等から、サブシステムごとに発生した障害の割合を円グラフ１０にし、図１５の画面Ｇ４に示すように、出力インターフェイス１０６ないし利用者端末２００に出力する(Ｆ２０４)。
【００７１】
続いて前記分析手段１１５は、前記ステップＦ２０３で取得したデータ、例えば、原因テーブル１２８ｇ等から、障害の発生原因ごとに発生した障害の割合を円グラフ１１にし、図１５の画面Ｇ４に示すように、出力インターフェイス１０６ないし利用者端末２００に出力する(Ｆ２０５)。また前記分析手段１１５は、前記ステップＦ２０３で取得したデータ、例えば、作り込み工程テーブル１２８ｄから、作り込み工程ごとに発生した障害の割合を円グラフ１２にし、図１５の画面Ｇ４で示すように、出力インターフェイス１０６ないし利用者端末２００に出力する(Ｆ２０６)。
【００７２】
次に、前記分析手段１１５は、前記ステップＦ２０３で取得したデータ、例えば、時期テーブル１２８ａや、障害情報管理テーブル１２６から、障害発生時期のデータを抽出し、対象案件（を実行するサブシステム）で過去に障害が発生しているか判断し（Ｆ２０７）、障害が発生してない場合（ステップＦ２０７：ＮＯ）、処理を完了する。他方、過去に障害が発生したサブシステムである場合（ステップＦ２０７：ＹＥＳ）、前記分析手段１１５は、全サブシステム中において対象サブシステムで障害の発生した割合（図１５の画面Ｇ４の例では、「注意事項」として示すように、“Ｃサブシステム”について“１６％”）を、出力インターフェイス１０６ないし利用者端末２００に出力する(Ｆ２０８)。
【００７３】
また前記分析手段１１５は、対象案件を実行するサブシステムにおいて、最も多い障害の発生原因の割合（図１５の画面Ｇ４の例では、「注意事項」として示すように、障害原因の上位３位は、“処理抜け”、“プロパティ／属性誤り”、“判定処理不良、処理順序不良”）を、出力インターフェイス１０６ないし利用者端末２００に出力する(Ｆ２０９)。最後に、前記分析手段１１５は、対象案件を実行するサブシステムで、最も障害発生の多い作り込み工程の割合（図１５の画面Ｇ４の例では、「注意事項」として示すように、障害の作り込み工程の上位３位は、“詳細設計工程”、“コーディング工程、リカバリ”、“基本設計工程”）を、出力インターフェイス１０６ないし利用者端末２００に出力し処理を完了する(Ｆ２１０)。
【００７４】
なお、以下にて、図３の案件管理データベース１２５での項番「１」に対応する、案件名「パフォーマンス改善」の開発案件について上記分析を行う具体例を示す。この場合、利用者端末２００の利用者が、前記メニュー画面(Ｇ１)より「２．開発案件一覧」を選択する。一方、前記システム１００の分析手段１１５は、前記利用者端末２００に対し、前記開発案件一覧画面(Ｇ３)に現在開発中の案件一覧を表示するデータを返信する。開発中の案件については、案件管理データベース１２５に案件データが格納されている案件をリストアップすればよい。
【００７５】
前記開発中案件の一覧について利用者端末２００で閲覧した利用者は、前記一覧中から、例えば、案件名「パフォーマンス改善」に着目し、これに対応する「分析」ボタンを押下したとする。この押下を受けた利用者端末２００は、前記「パフォーマンス改善」案件について障害分析の指示を受けたことをシステム側に通知する。
【００７６】
一方、この通知を受けた前記システム１００の分析手段１１５は、この案件の開発手順等が基準値を満たしているか、基準値比較処理を行う(Ｆ２０１)。この比較処理の結果は、工程完了判定結果画面(Ｇ４)の「工程完了判定結果」に表示する(Ｆ２０２)。この案件の場合は基準値を満たしていなかったので、前記分析手段１１５は、「基準値を満たしていません。再度、レビューを行ってください。」と前記工程完了判定結果画面（Ｇ４）にて表示する。
【００７７】
次に、前記分析手段１１５は、前記サブシステムテーブル１２８ｆの情報を元に円グラフ１０を作成し、工程完了判定結果画面(Ｇ４)の「障害発生サブシステムによる傾向」欄に表示する(Ｆ２０４)。また、前記分析手段１１５は、原因テーブル１２８ｇの情報を元に円グラフ１１を作成し、上位３位の値の列「処理抜け、プロパティ／属性誤り、判断処理不良・処理順序不良」を選択し、「障害発生原因による傾向」欄に「このプロジェクトで発生した障害の原因上位３位は次の通りです。  １．処理抜け  ２．プロパティ／属性誤り、３．判断処理不良・処理順序不良」と表示する(Ｆ２０５)。同様に、作り込み工程テーブル１２８ｄの情報を元に円グラフ１２を作成し、上位３位の値の列「詳細設計工程、コーディング工程・リカバリ、基本設計工程」を選択し、「障害作り込み工程による傾向」に「このプロジェクトで発生した障害の作り込み工程の上位３位は次の通りです。  １．詳細設計工程  ２．コーディング工程・リカバリ  ３．基本設計工程」と表示する(Ｆ２０６)。
【００７８】
続いて、前記案件のサブシステムに着目し、分析手段１１５は、案件管理データベース１２５の「タイトル」列より「パフォーマンス改善」が格納されている行を参照する。そして、「サブシステム」列の値が「Ｃ」となっているので、サブシステムテーブル１２８ｆの「Ｃ」列を参照する。ここで参照した値が“０”であれば過去に障害の発生していないサブシステムということになるので、処理を完了する(Ｆ２０７)。
【００７９】
本事例ではサブシステムテーブル１２８ｆの「Ｃ」列は“１６”となっているので、前記分析手段１１５は、工程完了判定結果画面(Ｇ４)の「障害発生サブシステムによる傾向」欄に「Ｃサブシステムでは過去１６％の割合で障害が発生しています。」と表示する(Ｆ２０８)。次に、原因テーブル１２８ｇの「サブシステム」列が「Ｃ」の行の最大値は「判定処理不良」列であり、値が“３０”となっているので、前記分析手段１１５は、「障害発生原因による傾向」欄に「このサブシステムで発生した障害の原因は『判定処理不良』の割合が３０％と一番多い」と表示する(Ｆ２０９)。
【００８０】
最後に、前記分析手段１１５は、作り込み工程テーブル１２８ｄの「サブシステム」列が「Ｃ」の行の最大値は「詳細設計工程」列であり、値が“５０”となっているので、「障害作り込み工程による傾向」欄に「このサブシステムで発生した障害の作り込み工程は『詳細設計工程』の割合が５０％と一番多い。」と表示し処理を完了する(Ｆ２１０)。
【００８１】
−−−処理フロー例３（基準値見直し）−−−
続いて、基準値見直し処理の流れについて説明する。図１１は本実施の形態に係る処理手順例３を示すフローチャートであり、図１６に基準値見直し画面(Ｇ５)を示す。例えば、前記利用者が、利用者端末２００に表示されている前記メニュー画面(Ｇ１)より、「３．基準値見直し」を選択したとする。
【００８２】
この場合、前記システム１００の基準値見直し手段１１３は、基準値見直し画面(Ｇ５)のデータを利用者端末２００に返信する。この基準値見直し画面（Ｇ５）には現在のプロジェクトの基準値と見直しを行う前（前回）の基準値が含まれている。利用者端末２００でこの画面を閲覧した前記利用者が、当該画面で「見直し」ボタンを押下すると、この押下事象を利用者端末２００がシステム１００に通知する。
【００８３】
前記システム１００の前記基準値見直し手段１１３は、前記通知を受けて、前記案件管理データベース１２５から、「レビュー指摘件数」、「ドキュメントページ数」を読み出し、「レビュー指摘件数」を「ドキュメントページ数」で除算することで「レビュー指摘密度」を求める。また、前記「レビュー指摘件数」と「ドキュメントページ数」の値を用いて、両者の間について回帰分析を行う。
【００８４】
同様に、「レビュー時間」、「ドキュメントページ数」のデータを読み出し、「レビュー時間」を「ドキュメントページ数」で除算することで「レビュー時間密度」を求める。また、「レビュー時間」と「ドキュメントページ数」の値を用いて、両者の間について回帰分析を行う。
【００８５】
また、「単体テストチェックリスト指摘件数」、「規模」のデータを読み出し、「単体テストチェックリスト指摘件数」を「規模（キロステップ数）」で除算することで「単体テストチェックリスト指摘件数密度」を求める。また、「単体テストチェックリスト指摘件数」と「規模（キロステップ数）」の値を用いて、両者の間について回帰分析を行う。
【００８６】
更に同様に、「単体テストチェックリストパターン漏れ指摘件数」、「規模」のデータを読み出し、「単体テストチェックリストパターン漏れ指摘件数」を「規模（キロステップ数）」で除算することで「単体テストチェックリストパターン漏れ指摘密度」を求める。また、「単体テストチェックリストパターン漏れ指摘件数」と「規模（キロステップ数）」の値を用いて、両者の間について回帰分析を行う。
【００８７】
また、「組合せテストチェックリスト指摘件数」、「規模」のデータを読み出し、「組合せテストチェックリスト指摘件数」を「規模（キロステップ数）」で除算することで「組合せテストチェックリスト指摘件数密度」を求める。また、「組合せテストチェックリスト指摘件数」と「規模（キロステップ数）」の値を用いて、両者の間について回帰分析を行う。
【００８８】
同様に、「組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘件数」、「規模」のデータを読み出し、「組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘件数」を「規模（キロステップ数）」で除算することで「組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘密度」を求める。また、「組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘件数」と「規模（キロステップ数）」の値を用いて、両者の間について回帰分析を行う。
【００８９】
前記基準値見直し手段１１３は、こうして各データを用いて回帰分析を行う(Ｆ３０１)。この回帰分析を行った基準値見直し手段１１３は、各データ間で有意なものがあるかを判定する(Ｆ３０２)。ここで有意な項目があった場合（Ｆ３０２：ＹＥＳ）、基準値見直し手段１１３は、その項目、例えば、レビュー指摘密度、レビュー時間密度、単体テストチェックリスト指摘件数密度、単体テストチェックリストパターン漏れ指摘密度、組合せテストチェックリスト指摘件数密度、組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘密度のいずれかを算定し、この算定により得た値を新基準値として基準値情報管理データベース１２７に登録する(Ｆ３０３)。
【００９０】
他方、有意な項目がない場合（Ｆ３０２：ＮＯ）、基準値見直し手段１１３は、まず、非障害案件（障害が発生してない案件）についての最低値と障害案件の最高値を比較する(Ｆ３０４)。ここで比較している値は、上述の「レビュー指摘密度」、「レビュー時間密度」、「単体テストチェックリスト指摘件数密度」、「単体テストチェックリストパターン漏れ指摘密度」、「組合せテストチェックリスト指摘件数密度」、「組合せテストチェックリストパターン漏れ指摘密度」らとなる。
【００９１】
前記ステップＦ３０２において、非障害案件の最低値が障害案件の最高値より大きかった場合（Ｆ３０４：ＹＥＳ）、前記基準値見直し手段１１３は、前記非障害案件の最低値を新基準値として基準値情報管理データベース１２７に登録する(Ｆ３０５)。一方、障害案件の最高値が非障害案件の最低値より大きかった場合（Ｆ３０５：ＮＯ）、前記基準値見直し手段１１３は、非障害案件の平均値と障害案件の最高値を比較する(Ｆ３０６)。
【００９２】
ここで障害案件の最高値が非障害案件の平均値より大きかった場合（Ｆ３０６：ＹＥＳ）、前記基準値見直し手段１１３は、障害案件の最高値を新基準値として基準値情報管理データベース１２７に登録する(Ｆ３０７)。他方、非障害案件の平均値が障害案件の最高値より大きかった場合（Ｆ３０６：ＮＯ）、前記基準値見直し手段１１３は、非障害案件の平均値を新基準値として基準値情報管理データベース１２７に登録する(Ｆ３０８)。  前記基準値見直し手段１１３は、ここで見直しを行ってない項目があるかを判断（Ｆ３０９）、見直し未済みの項目がある場合(Ｆ３０９：ＹＥＳ)、前記ステップＦ３０４の処理に戻り、見直し未済みの項目がない場合（Ｆ３０９：ＮＯ）、処理を完了する。
【００９３】
なお、上述の回帰分析は、目的変数と説明変数の間に式を当てはめ、目的変数が説明変数によってどれくらい説明できるのかを定量的に分析する手法である。上記の場合であれば、例えば、ドキュメントのページ数、キロステップ数を説明変数とし、前記レビュー時の指摘件数、前記レビュー時間、前記チェックリストに対する指摘件数を目的変数として実行する。
【００９４】
説明変数が１つならば単回帰分析、２つ以上ならば重回帰分析と呼ぶことがある。普通用いられる方法は１次式モデルを用いる線形回帰であるが、その他のモデルを用いる非線形回帰の方法（ロジスティック回帰など）もある。回帰分析で用いられる代表的な推計方法としては最小二乗法がある。最小二乗法においては、回帰式（目的変数を説明変数で計算する式）を設定し、次に、回帰式の係数を求める。そのために、「目的変数の測定値と（説明変数の測定値および回帰式を用いて求めた）目的変数の推定値の差の２乗平均」が最小になるよう計数を算定する。
【００９５】
前記システム１００において、この回帰分析のプログラムを記憶手段１０１に予め備えていて、必要なタイミングで前記基準値見直し手段１１３が記憶手段１０１からプログラムを呼び出して実行すると想定する。勿論、当該システム１００とは異なる他の装置（ネットワーク１４０で障害分析システム１００とデータ通信可能に結ばれている）に回帰分析プログラムが備わっていて、前記システム１００の基準値見直し手段１１３が、この他装置に対して回帰分析の実行指示を行い、その処理結果を受領するとしてもよい。
【００９６】
−−−処理フロー例４（基準値比較）−−−
続いて、基準値比較処理の流れについて説明する。図１２は本実施の形態に係る処理手順例４を示すフローチャートであり、図１５に工程完了判定画面(Ｇ４)を示す。この場合まず、前記システム１００の判定処理手段１１２は、前記案件管理データベース１２５、基準値情報管理データベース１２７から、開発途中の案件の案件データが示すデータと、基準値とを取得する(Ｆ４０１)。
【００９７】
次に、前記判定処理手段１１２は、上記で読み出した案件データが示す、例えば、ドキュメントのページ数で前記レビュー時の指摘件数またはレビュー時間を除算してレビュー指摘密度またはレビュー時間密度を算定し、前記案件データが示すステップ数で前記チェックリストに対する指摘件数を除算してチェックリスト指摘件数密度を算定する。他の基準値に対応する項目についても同様に算定する。
【００９８】
前記判定処理手段１１２は、こうして算定した値が基準値を満たしているか判定し（Ｆ４０２）、前記算定値が基準値を満たしている場合（Ｆ４０２：ＹＥＳ）、処理を完了する。一方、前記算定値が基準値を満たしていなかった場合（Ｆ４０２：ＮＯ）、前記判定処理手段１１２は、基準値を満たしていなかった項目のデータを、出力インターフェイス１０６ないし前記利用者端末２００に出力し（Ｆ４０３）、処理を完了する。
【００９９】
以下に、「レビュー指摘密度」について基準値と開発案件の前記算定値との比較を行う例を示す。この場合、前記判定処理手段１１２は、前記案件管理データベース１２５より、「タイトル」列が[パフォーマンス改善]の行を参照し、「レビュー指摘件数」列が[４]、「ドキュメントページ数」列が[２３]と認識し、[４]／[２３]より「レビュー指摘密度」を[０．１７]と算定する(上述のステップ：Ｆ４０１)。
【０１００】
次に、判定処理手段１１２は、この算定値と基準値情報管理データベース１２７の基準値「レビュー指摘密度」の値とを比較する（上述のステップ：Ｆ４０２）。また、前記判定処理手段１１２は、「更新日」列が最新の日付である[２００７／８／１]の行を参照し、「レビュー指摘密度」列の値を[０．３５]と特定する。よって、基準値[０．３５]よりも開発案件の値[０．１７]が小さく、基準値を満たしていないと判定する(Ｆ４０２：ＮＯ)。そこで、前記判定処理手段１１２は、利用者端末２００等で表示される工程完了判定画面(Ｇ４)にて「基準値を満たしていません。再度レビューを行ってください」と表示する(Ｆ４０３)。一方、各項目の算定値が対応する各基準値を満たしていた場合（上述のステップ：Ｆ４０２：ＹＥＳ）、判定処理手段１１２は処理を完了する。
【０１０１】
−−−処理フロー例５（障害情報集計）−−−
続いて、障害情報集計処理の流れについて説明する。図１３は本実施の形態に係る処理手順例５を示すフローチャートであり、図１７に障害発生の傾向分析画面(Ｇ６)、図１８に障害傾向分析結果(Ｐ１)を示す。この場合、前記利用者端末２００において、利用者が、ディスプレイ装置に表示されている前記メニュー画面(Ｇ１)より、「４．障害発生の傾向分析」を選択したとする。この時、前記システム１００の分析手段１１５は、障害発生の傾向分析画面(Ｇ６)の画面データを前記利用者端末２００に返す。この画面には、現在までに障害情報の集計を行った結果のＰＤＦファイルの一覧が表示される。
【０１０２】
前記利用者端末２００が、上述の分析情報登録処理（Ｆ１）において「障害報告書」をシステム側にアップロードし、前記障害情報管理データベース１２６に障害情報が登録されると、前記分析手段１１５は、前記障害情報管理データベース１２６から障害情報を取得する(Ｆ５０１)。ここで、前記分析手段１１５は、前記障害情報管理データベース１２６の「タイトル」列より値を取得し、案件管理データベース１２５で前記「タイトル」列と同値の行の「障害フラグ」列の値を「１」に更新する。
【０１０３】
続いて前記分析手段１１５は、前記障害情報管理データベース１２６より取得した障害情報を集計し、各列（タイトル〜原因）ごとに各障害内容の占める割合を求め、分析結果管理データベース１２８の時期テーブル１２８ａ、環境テーブル１２８ｂ、プログラムテーブル１２８ｃ、作り込み工程テーブル１２８ｄ、開発チームテーブル１２８ｅ、サブシステムテーブル１２８ｆ、および原因テーブル１２８ｇ、にそれぞれ登録する(Ｆ５０２)。  次に前記分析手段１１５は、前記各テーブル１２８ａ〜１２８ｇに登録した障害情報ごとの割合を円グラフに生成しＰＤＦ化した上で、記憶手段１０１に格納する(Ｆ５０３)。ＰＤＦ化を行った円グラフについては、例えば前記利用者端末２００において、障害発生の傾向分析画面(Ｇ６)での「取得」ボタン押下を受けて、前記分析手段１１５が記憶手段１０１から読み出して、障害傾向分析結果(Ｐ１)として前記利用者端末２００にダウンロードさせる。
【０１０４】
−−−その他の例−−−
なお、設計書のドキュメントのページ数およびそのレビュー時間、チェックリストに対する指摘件数、開発の規模および工数、の各データ（＝案件データ）を自動取得する装置を前記システム１００が備えるとしてもよい。例えばこの装置は、設計書の電子データを記憶する記憶装置（障害分析システム１００が備えるとしてもよいし、ネットワーク１４０で結ばれた他装置が備えるとしてもよい）にアクセスして設計書ファイルを開き、実際にページ数をカウントするか、或いはファイルサイズを確認することでページ数を推定し（例：１頁を所定文字で埋めた際の規定データサイズでファイルサイズを除算してページ数推定）、ここで得たページ数を、前記案件データ取得手段１１０に通知する。
【０１０５】
また前記装置は、設計書のドキュメントのレビュー時間について、レビューを行っている担当者の利用端末（勿論、前記装置とネットワーク１４０で通信可能に結ばれている）からレビュー開始と終了の時刻データの通知を受けて、この開始・終了の時刻データからレビュー時間を算定して前記案件データ取得手段１１０に通知する。
【０１０６】
或いは、レビューが行われる特定の空間（例：会議室等）の使用時間や該当空間への所定人物（社員証付帯ＩＣのチップＩＤ等から判定）の入室から退室までの経過時間を、空間使用を管理する装置（例：会議室の予約管理システムや、社員証付帯ＩＣチップの読取り認証等による入退室制御システムなどであり、前記装置とネットワーク１４０で通信可能に結ばれている）から得てレビュー時間と認識し、案件データ取得手段１１０に通知する。
【０１０７】
また前記装置は、チェックリストに対する指摘件数を、チェックリストの確認を行う担当者の利用端末（勿論、前記装置とネットワーク１４０で通信可能に結ばれている）から取得して、案件データ取得手段１１０に通知する。或いは、前記チェックリストの確認を行っている空間に設置された入力装置（例：担当者らが指摘を行う毎に押下するボタン、担当者らの所定キーワードの発言を認識する音声認識装置など）から、指摘の発生データを取得してその数をカウントし、カウントした指摘件数を案件データ取得手段１１０に通知する。
【０１０８】
また前記装置は、開発の規模および工数について、設計書の電子データを記憶する記憶装置（障害分析システム１００が備えるとしてもよいし、ネットワーク１４０で結ばれた他装置が備えるとしてもよい）にアクセスして、設計書ファイルを開いて実際に該当項目のデータを読み取ってステップ数や項数を取得し、前記案件データ取得手段１１０に通知する。
【０１０９】
こうした機能を実現するため、前記装置は、コンピュータとしてＣＰＵ、メモリ、記憶手段（不揮発性）、他装置との通信手段を備えている。また、記憶手段には上記機能を実現するためのプログラムが格納されており、このプログラムをメモリに読み出してＣＰＵが実行することとなる。勿論、この装置ないし当該装置の機能を、前記システム１００が一体に備えるとしてもよい。
【０１１０】
以上、本実施形態によれば、開発案件の難易度により開発手順（障害発生の抑制に資する工程）に関する良否判断の結果を異ならせたり、前記良否判断における基準値の見直しを実行して基準値の最適化を継続的に確立することが可能となり、システム開発における障害分析や当該障害分析用の情報収集の精度向上や効率化が図られる。ひいては、障害発生の抑制に資する工程を最適化するから、システム障害発生の低減が可能となる。また、開発案件のうち、障害が発生すると予測される部分（傾向）を開発者、管理者らに対し通知することで、障害発生を減少させることにもつながる。
【０１１１】
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本実施の形態に係る障害分析システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施の形態に係る障害分析システムのハードウェア構成を示す図である。
【図３】本実施の形態に係る、（ａ）案件管理データベース、（ｂ）難易度データベースを示す図である。
【図４】本実施の形態に係る障害情報管理データベースを示す図である。
【図５】本実施の形態に係る基準値情報管理データベースを示す図である。
【図６】本実施の形態に係る分析結果管理データベースを示す図である。
【図７】本実施の形態に係る原因テーブルを示す図である。
【図８】本実施の形態に係る全体処理フローを示す図である。
【図９】本実施の形態に係る処理手順例１を示すフローチャートである。
【図１０】本実施の形態に係る処理手順例２を示すフローチャートである。
【図１１】本実施の形態に係る処理手順例３を示すフローチャートである。
【図１２】本実施の形態に係る処理手順例４を示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態に係る処理手順例５を示すフローチャートである。
【図１４】本実施の形態に係る画面例１を示す図である。
【図１５】本実施の形態に係る画面例２を示す図である。
【図１６】本実施の形態に係る画面例３を示す図である。
【図１７】本実施の形態に係る画面例４を示す図である。
【図１８】本実施の形態に係る画面例５を示す図である。
【符号の説明】
【０１１３】
１００  障害分析システム
１０１  記憶手段
１０２  プログラム
１０３  メモリ
１０４  ＣＰＵ
１０５  入力インターフェイス（入力手段）
１０６  出力インターフェイス（出力手段）
１０７  ポート
１１０  案件データ取得手段
１１１  難易度反映手段
１１２  判定処理手段
１１３  基準値見直し手段
１１４  障害データ取得手段
１１５  分析手段
１２５  案件管理データベース
１２５ａ  難易度データベース
１２６  障害情報管理データベース
１２７  基準値情報管理データベース
１２８  分析結果管理データベース
１２８ａ  時期テーブル
１２８ｂ  環境テーブル
１２８ｃ  プログラムテーブル
１２８ｄ  作り込みテーブル
１２８ｅ  開発チームテーブル
１２８ｆ  サブシステムテーブル
１２８ｇ  原因テーブル
１４０  ネットワーク
２００  利用者端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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